ANÁLISE DE POLÍTICAS ENERGÉTICAS BRASILEIRAS PARA O GÁS NATURAL UTILIZANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS
Redes Neurais Artificiais, Gás Natural, Predição, Políticas Energéticas.
Encontrar métodos de previsão adequados para uma gestão dos recursos energéticos é importante para melhorar a eficiência no consumo de energia e diminuir o seu impacto no ambiente. O gás natural é uma das principais fontes para produção de energia elétrica no Brasil e no mundo, principalmente por ser um dos combustíveis alternativos mais promissores para a redução de emissão de gases poluentes. No Brasil, o pre ̧co do gás natural é muito elevado em relação aos preços praticados por outros países. Para enfrentar esse problema, recentemente foi aprovada e está em fase de implementação uma nova política para o mercado de gás, conhecida como Novo Mercado de Gas. Até o presente momento não está claro o impacto que a demanda nacional sofrerá com a alteração da política energética de gás. Neste trabalho, é proposto o uso de redes neurais artificiais (RNA) do tipo perceptron de múltiplas camadas para realizar uma análise nas mudanças político energéticas brasileiras. Foi realizada a previsão para o período de 2021 a 2030 das demandas futuras para o novo e o antigo mercado de gás. A demanda total do gás natural no Brasil é descrita utilizando sete demandas individuais (industrial, automotiva, residencial, comercial, geração, cogeração e outras). Essas demandas foram previstas individualmente por meio de quatro variáveis de entrada (tempo (em meses), preço do dólar americano (convertido para o real brasileiro), preço do gás natural e PIB) fornecidas para as redes neurais artificiais. Os resultados mostraram que a adoção do novo mercado de gás provocará o aumento da demanda. Ao contrário, caso não houvesse a mudança de política energética, a demanda de gás natural diminuiria com o tempo. Em razão das variáveis de entrada utilizadas neste estudo poderem ser quantificadas para qualquer
país, a abordagem proposta nesta pesquisa também pode ser empregada para previsões de demandas de outros países, podendo ser útil para análise de suas políticas energéticas.